LogGabor滤波在指纹识别中的应用：一种新型纹理匹配算法

"基于LogGabor滤波的指纹纹理匹配.pdf" 指纹识别是一种广泛应用于生物特征认证的技术，其核心是纹理匹配。这篇论文深入探讨了利用Log Gabor滤波器进行指纹纹理匹配的方法，以提高识别的准确性。Log Gabor滤波器是一种在图像处理领域常用的工具，特别适用于纹理分析和特征提取，因为它可以捕捉到图像的多尺度和多方向信息。 Log Gabor滤波器的性能分析是论文的基础。相比于传统的Gabor滤波器，Log Gabor滤波器在频率响应上具有更宽的带通特性，同时保持了Gabor滤波器的方向选择性。这种改进使得Log Gabor滤波器能更好地适应指纹的纹理结构，尤其是在处理非理想条件下的指纹图像时，如噪声、扭曲或部分遮挡。 论文详细介绍了构建用于指纹识别的Log Gabor滤波器的方法。首先，采用一种快速且有效的参考点定位技术来确定指纹的核心点和三角点，这些点对于确定指纹的有效区域至关重要。接着，对指纹图像进行预处理，包括尺寸调整和归一化，以便于后续处理。然后，通过傅里叶变换将图像转换到频域，这是Log Gabor滤波的关键步骤。在频域中应用Log Gabor滤波器，可以增强指纹的细节特征，特别是脊线的方向和强度信息。 在滤波后，论文提出了一种特征提取策略，可能涉及到局部二值模式(LBP)、方向直方图(HOG)或其他纹理描述符。这些特征随后用于匹配过程，与传统的基于Gabor滤波的纹理匹配方法以及基于细节点（如脊线交叉点）的方法进行比较。实验结果表明，提出的Log Gabor滤波器为基础的纹理匹配算法在指纹识别准确率上有所提升，证明了这种方法的有效性。 论文的作者来自中南大学物理科学与技术学院电子信息系，该研究得到了国家自然科学基金和国家“863”计划资助项目的资金支持。这项工作对于理解和改进指纹识别系统，特别是在高精度和复杂环境下的应用，具有重要的理论和实践意义。 关键词：指纹识别，纹理匹配，Log Gabor滤波器，生物特征 这篇论文不仅提供了Log Gabor滤波器在指纹纹理匹配中的应用，还为生物特征识别领域的研究者提供了一个新的视角和潜在的改进方法。通过深入理解Log Gabor滤波器的特性，以及如何将其应用于指纹图像处理，可以进一步优化现有的指纹识别系统，提高其鲁棒性和识别效率。